芯片封装是半导体制造的关键环节，承担着为芯片提供物理保护、电气互连和散热的功能，键合技术（Bonding）
就是将裸芯片与外部材料连接起来的方法。

说起任务调度，管理后台+调度中心+执行节点这种中心化调度往往是首先被想到的，它是最先出现，最直观的方式。但是随着技术发展，近几年出现的调度框架基本都是去中心化的，中心化与去中心化调度有什么区别呢？以下从调度框架的演进过程，对各种方式的调度进行对比。

福特 Bronco Hybrid/Bronco Sport Hybrid：迄今为止我们所知道的一切

• 福特 Bronco Hybrid 有 3 种动力系统类型可供选择
• 该公司正在研发 EREV 技术，该技术可能非常适合框架式 SUV
• 预计 Bronco Sport Hybrid 将于 2027 年加入下一代家族

阿里中间件高级技术专家 钟华、高级技术专家 泠茗、中间件技术专家 玄难，在公开分享和访谈中提到阿里技术中台建设实践，包括：技术中台、移动中台、业务数据双中台、研发中台、组织中台等等。

本文整理了其中的PPT精华部分进行讲解，供大家学习参考。

阿里技术中台

（图片来源：阿里技术参考图册）

技术中台，就是将使用云或其他基础设施的能力，以及应用各种技术中间件的能力，进行整合和包装。过滤掉技术细节，提供简单一致、易于使用的应用技术基础设施的能力接口，助力前台和业务中台数据中台的快速建设。

作者：康斯坦奇

来源：公众号@计算机视觉工坊|系投稿

论文题目：HybridPose: 6D Object Pose Estimation under Hy Representations

论文地址：在公众号「3D视觉工坊」后台，回复「6D对象姿态估计」，即可直接下载。

HybridCLR是一个特性完整、零成本、高性能、低内存的近乎完美的Unity全平台原生C#热更方案。

HybridCLR扩充了IL2CPP的代码，使它由纯AOT Runtime变成“AOT+Interpreter“混合Runtime，进而原生支持动态加载Assembly，使得基于IL2CPP Backend打包的游戏不仅能在Android平台，也能在iOS、Consoles等限制了JIT的平台上高效地以AOT+interpreter混合模式执行。

强化学习（RL）对大模型复杂推理能力提升有关键作用，但其复杂的计算流程对训练和部署也带来了巨大挑战。近日，字节跳动豆包大模型团队与香港大学联合提出 HybridFlow。这是一个灵活高效的 RL/RLHF 框架，可显著提升训练吞吐量，降低开发和维护复杂度。实验结果表明，HybridFlow 在各种模型规模和 RL 算法下，训练吞吐量相比其他框架提升了 1.5 倍至 20 倍。

萧箫 发自 凹非寺
量子位 | 公众号 QbitAI

拍照想拍出大片效果，布置场景有多麻烦？

例如光是一辆车、一个人同时出现在一个草坪上的场景，就得同时找齐全这三样要素，在

近年来uni-app发展势头迅猛，只要会vue.js，就可以开发一套代码，发布移动应用到iOS、Android、Web（响应式）、以及各种小程序（微信/支付宝/百度/头条/飞书/QQ/快手/钉钉/淘宝）、快应用等多个平台。凭借着此跨平台的特性，吸引了大批公司和开发者的青睐，据官网显示目前其有900万开发者、数百万应用、12亿手机端月活用户、数千款uni-app插件。